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Die Frage, ob Ihr Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) benötigt, steht heutzutage gar nicht mehr zur Debatte – denn die Antwort lautete in nahezu allen Branchen rund um die Welt sehr deutlich „Ja“.

Laut Prognosen kann im Jahr 2025 der Umsatz im Bereich von Unternehmensanwendungen mit künstlicher Intelligenz bis zu 31,24 Milliarden US-Dollar betragen.
Die Möglichkeiten der KI werden in den verschiedensten Bereichen ausgeschöpft: zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, um neue Einnahmen zu erzielen und Kosten zu senken.

Die Frage, die sich also stellt, bezieht sich nicht auf das „ob“ bei der Einführung von KI Software, sondern auf das „wie“.

Hierzu wollen wir die verschiedenen Aspekte einer „Make or Buy“-Entscheidung in Bezug auf KI Software beleuchten.

Was bedeutet „Make or Buy“?

„Make or Buy“-Entscheidungen beschäftigen sich mit der Frage, ob bestimmte Leistungen oder Produkte von externen Anbietern bezogen oder vom eigenen Unternehmen produziert werden. Hierbei spielen die Kriterien Kosten, Qualität, Zeit, Ressourcen und Risiken eine Rolle. Oftmals findet dafür ein vordefinierter Unternehmensprozess statt, um eine objektive Entscheidung zu garantieren.

Kriterium Zielsetzung – KI Software als Kerngeschäft oder Unterstützung?

Für Unternehmen, die KI benötigen, um ihr Kerngeschäft zu stärken oder den strategischen Erfolg sicherzustellen, ist selbst entwickeln der richtige Weg, wie beispielsweise bei Uber mit autonomen Fahrzeugen oder Netflix und deren Empfehlungs-Engin.

Für Bereiche, die nicht zum Kerngeschäft gehören, wie Personalwesen, Finanz- und Rechnungswesen oder Kundendienst, reicht hingegen oftmals der Kauf eines der vielen bewährten AI-Produkte von der Stange aus.

„Es kommt darauf an, wie strategisch und einzigartig Ihre KI-Anwendungen für Ihr Unternehmen sind.“, so Thomas Malone, Gründungsdirektor des MIT-Zentrums für kollektive Intelligenz.

So einfach wie diese Aussage nun erscheinen mag ist es dann aber leider doch nicht.

Sich die richtigen Fragen stellen

Als Erstes definiert man das Hauptziel, welches durch die KI Software erreicht werden soll. Möchte man transformative, große Schritte durch die KI erzielen oder reicht einem eine einfach zu realisierende Anwendung, welche schnell Erfolge erzielt?

Do it yourself für innovative Geschäftsmodellneuerungen

Möchte man große Veränderungen an seinem aktuellen Geschäftsmodell vornehmen oder gar ein neues, innovatives Unternehmen starten, so steht es außer Frage, dass die dafür benötigte KI Software im eigenen Haus produziert werden muss. Dies garantiert einem als Unternehmen das geistige Eigentum an der Entwicklung und bedeutet daher einen großen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Marktteilnehmern. Man kann exakt die Features entwickeln, welche den eigenen Vorstellungen und Bedürfnissen entsprechen. Zudem bietet es mehr Flexibilität und Kreativität bei der Entwicklung. So kann man Änderungen und neue Funktionen bei Bedarf unabhängig umsetzten. Gelingt das Produkt wie erwartet, so spart man auf Dauer fortlaufende Lizenzkosten und Wartungsgebühren, welche bei eingekaufter KI Software häufig anfallen.

Bei einer Eigenentwicklung muss das Produkt eine bessere Performance als alle am Markt bereits vorhandenen Lösungen aufweisen, ansonsten ist es wertlos.

Auf der anderen Seite sind natürlich auch die Risiken höher und man darf nicht vergessen, dass die Möglichkeit des Scheiterns des Projektes besteht. Die Entwicklung eigener Software beansprucht viel Zeit und vor allem qualifizierte Mitarbeiter, welche in der Zeit nicht für andere Projekte verfügbar sind – Stichwort Opportunitätskosten. Es besteht also das Risiko, dass das Kerngeschäft leidet. Zudem muss die Schulung für den Umgang mit neuer Software durch die eigenen Mitarbeiter durchgeführt werden, was einen zusätzlichen Zeitfaktor darstellt. Desweiteren sind gerade im IT-Bereiche hohe Fluktuationen der Mitarbeiter üblich. Verlässt einer der entwickelnden oder bereits geschulten Mitarbeiter das Unternehmen, so fallen zusätzliche Kosten für die Einarbeitung neuer Fachkräfte an.

6 Gründe für die Eigenentwicklung von KI Software

• alle Rechte am Produkt
• USP, Wettbewerbsvorteil
• Wachstumchancen
• hohe Flexibilität
• Unabhängigkeit von Anbietern
• keine überflüssigen Funktionen

KI Software für Routinetätigkeiten

Ist das Ziel eines KI-Projektes hingegen, dass Routinetätigkeiten abgewickelt und sofortige Mehrwerte geliefert werden, so ist es selten eine gute Idee, eine eigene KI Software aufzubauen. Selbst mit Open-Source-Tools kann die Erstellung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz Millionen kosten. Zudem dauert es meist Monate, bis ein Algorithmus für maschinelles Lernen trainiert ist, um Aufgaben zu erfüllen, die die meisten Anbieter bereits lösen.

Maschinelles Lernen funktioniert hervorragend bei sich wiederholende Back-Office-Verwaltungsaufgaben aus. Anwendungen, die diese Aufgaben ausführen und perfekt darauf trainiert sind, gibt es bereits auf dem Markt.

Kaufen bietet weitere Vorteile: die Integration der Anwendung in die eigene IT-Umgebung wird oftmals durch die Anbieter übernommen, ebenso wie die Schulung der Mitarbeiter.

Zudem kauft man selten die Katze im Sack. Ein wichtiger Punkt bei bereits vorhandener KI Software ist, dass man häufig testen kann, ob das Produkt die eigenen Anforderungen erfüllt und einen Performance-Uplift generiert.

Standardsoftwareunternehmen oder spezialisierte Anbieter – wo liegen die Unterschiede?

Sobald man sich für den Kauf entschieden hat, ist die nächste Frage, ob man einen spezialisierten KI-Anbieter wählt oder auf bereits implementierte Unternehmenssoftware mit möglichen KI-Elementen zurückgreift.

Viele Unternehmen wenden sich an ihre bestehenden Softwareanbieter, welche bereits genutzte Systeme um KI Features erweitern. Solche Systeme haben nicht nur Zugriff auf umfangreiche Datenmengen – häufig auf die eigenen Daten des Käufers -, sondern können auch oftmals ohne spezielles Know-how oder zusätzliche Schulungen verwendet werden.

KI von der Stange ist oft der sicherste Weg, aber die Aussicht auf Erfolge hält sich in Grenzen, da kein großer Wettbewerbsvorteil dadurch entsteht.

Bei spezialisierten Anbietern hingegen steigt der Wettbewerbsvorteil. Viele der Anbieter sind kleine, innovative Unternehmen. Diese arbeiten agiler und bringen daher eine höhere Flexibilität und teils auch Personalisierungsmöglichkeiten mit sich. Generell können spezialisierte Anbieter mit Kosten- und Zeitersparnis punkten. Hier sind Data Scientists und Softwareentwickler bereits eingestellt und mit der arbeitsintensiven Aufgabe beauftragt, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren. Zudem beschäftigen sich diese ausschließlich mit deren Produkt und sind daher spezialisiert auf dessen Entwicklung und Implementierung. Auch die permanente Weiterentwicklung und Optimierung des Produktes spricht für spezialisierte Anbieter bei KI Software.

Kosten vs. Performance

Vergleicht man die Aspekte der Kosten und des generierten Mehrwertes durch Nutzung von KI Software bei Make or Buy-Entscheidungen, so lassen sich zwei unterschiedliche Verläufe dieser feststellen.

Entwickelt man selbst KI Software, so steht am Anfang ein großer Kostenblock sowie keinerlei Einnahmen. Nach Fertigstellung des Produktes ist es allerdings nicht so, dass man gar keine Kosten mehr hat. Permanente Optimierungen, Schulungen der Mitarbeiter und Wartungen verursachen fortlaufend Kosten. Mit Einführung des Produktes wird nun langsam der Umsatz des Unternehmens erhöht. Dieser kann sich, sollte sich die Performance wie gewünscht einstellen, rasch entwickeln. Das Risiko, dass man die angestrebten Ziele nicht erreicht, besteht allerdings.

Dem gegenüber bietet eingekaufte KI Software einen großen Vorteil: durch die Möglichkeit, die Performance vorab testen zu können, besteht kein Risiko. Die sich gesetzte Ziele können erreicht werden – und zwar direkt ab Einsatz der Software.

Fazit Make or Buy bei KI Software

Zusammengefasst lässt sich also sagen, dass man als Unternehmen bei Entscheidungen bezüglich KI Software zunächst überlegen sollte, wo genau man sie einsetzten möchte. Betrifft das Einsatzgebiet das Kerngeschäft eines Unternehmens, so sollte man das entsprechende Produkt selbst entwickeln. Dabei hat man nämlich mehr Flexibilität und später auch alle Rechte am geistigen Eigentum.

Möchte man aber KI Software einsetzten, um einzelne Bereiche des Geschäftsmodells zu verbessern, so eignet sich KI Software von Fremdanbietern. Dadurch spart man Ressourcen in Form von Zeit und Kosten und verringert das Risiko, durch einen Test der Performance.

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